採訪嘉賓簡介
朱禮君（元享），菜鳥網絡，資深算法專家。於美國馬里蘭大學獲得物理學博士學位。先後在Goldman Sachs、Amazon和Facebook從事數學建模和算法方面的研究工作。2014年回國後加入阿里巴巴，先在搜索事業部從事推薦算法的應用研究。於2015年加入菜鳥，現在的主要研究方向是人工智能和運籌優化算法在物流中的應用。
InfoQ：智慧物流和智能物流有區別麼？怎麼理解智慧物流？
朱禮君：智慧物流和智能物流，我覺得智慧物流會更廣一些，而智能物流從我個人的角度來說，我覺得更多是用技術來改造物流，但是智慧物流牽涉到的不僅僅是技術對物流的改造，還包括傳統的作業流程的改造，甚至生產管理方面的一些改造，使得它更加智慧化。所以我認爲智慧物流是包含智能物流的。
InfoQ：柔性自動化相比於傳統的自動化，有許多優點，比如：可擴展性、模塊化等，它本身有哪些缺點？
朱禮君：缺點，今天我在分享中也大概提了幾句。第一，它的標準、它的模式還沒有收斂，像傳統物流的自動化有一套標準，而且大家覺得這套標準也非常高效，但是現在這套新的柔性自動化的技術方案在整個業內還沒有打磨出一套收斂的標準，這是第一點。這不一定是缺點，但是從某種形式上來說，還是代表整個這個技術還在探索的過程中。
第二點，它可能在空間利用率上會有一些缺點，但是這個其實也是可以通過一些改造來彌補。
第三點，它的系統是非常複雜的，它的軟件複雜程度要比傳統的物流自動化複雜很多。
InfoQ：菜鳥在創建機器人調度系統的時候遇到哪些挑戰？機器人調度系統跟傳統的資源調度系統有什麼樣的區別？
朱禮君：我們在做這個機器人調度系統中遇到最大的挑戰就是，當我們用我們的技術、我們的算法去實現了這套系統以後，我們發現在倉庫真實生產環境跑的過程中有非常多的異常情況需要處理，這是我們遇到的最大的挑戰，就是梳理各種異常情況，對每種異常情況的解決方案我們在這裏花了大量的精力和時間。
跟傳統的區別，最大的不同是它的資源調度的顆粒度比傳統的要細，像在一個倉庫裏面可能有幾百臺甚至上千臺機器人需要調度，從技術的角度來說，資源調度的實體越細、數量越多，它的計算複雜度就會越高，它會得到一個指數爆炸的情況，所以計算的複雜度要求會非常高。
InfoQ：什麼叫羣體智能？機器羣體智能您認爲會是人工智能發展的一個新方向嗎？
朱禮君：羣體智能，一個比較好的例子就有點像螞蟻，每一個螞蟻其實並沒有太多的智能，但是螞蟻一起就能完成看上去非常智能的一些事情，蜜蜂也是這個樣子的。這就是自然界的例子，在技術比較恰當的定義上是說，羣體的每個個體的自我規劃或者自主規劃的能力都比較低，大部分的規劃的能力、大部分的智能決策的能力都是在一箇中央的調度系統，這樣一個系統，從技術上講我們認爲它就是一個羣體智能的系統。我認爲這個機器羣體智能的確是人工智能未來發展的一個重要方向，因爲現在的每一個機器人，因爲技術的提升，使得每個機器人的壟斷性（同音）很高、它的效率也很高。我們組成一個羣體智能這麼一個系統的話，它的優點是它的大部分智能在軟件，而軟件可複製，都在雲端，可複製，這樣的話很容易擴展。
InfoQ：菜鳥的自動化物流平臺和系統有沒有做過對深度學習的探索？效果怎樣？
朱禮君：深度學習方面的應用主要是在機械臂的應用，在今天的分享中也提到了，機械臂裏面很重要的一點是它需要跟視覺融合，通過計算機視覺來找到我需要抓取的物品到底在哪裏，它是什麼物品，我適合的抓取點是哪裏，這一塊我們是用了很多深度學習，效果也是非常好的。像這種多商品或者包裹的自動化揀選上面得到了一些突破。
InfoQ：我們都知道，柔性自動化其實是一個系統性的工程，涉及到軟件、硬件各方面的技術，在軟硬件設計方面，菜鳥網絡有什麼經驗可以給開發者分享的？
朱禮君：最大的一個經驗就是一定要思考清楚對各種異常情況的處理，因爲一個柔性自動化的系統會有多個軟件的模塊，每個軟件模塊以及跟硬件交互的這些接口都不能做任何理所當然的假設，所以對假設一定要當心，很多時候你做了個假設你都不知道做了這個假設，所以對你自己做的一些假設一定需要當心。這樣的話，系統之間的交互一定是能夠保證，不管對方系統傳過來的數據是對的還是錯的，你最後的結果都不會太差，這是非常重要的一點。
InfoQ：在機器人的感知、規劃和交互方面，像國外的Boston Dynamics做的非常出色，菜鳥的機器人現在在感知、規劃、交互（Perception、Planning、Execution）方面現在做得怎麼樣？
朱禮君：很多時候，機器人本身是跟我們的合作伙伴一起合作的，我們採取的一個策略就是，機器人本身，它主要是做執行，通過一些技術上的優化來使得它執行得跟高效、更準確，這是最重要的。在機器人本身的感知、本身的規劃上，剛纔也說了因爲我們做的是羣體智能，羣體智能規劃本身不是機器人本身做，而是通過中央調度系統在做，所以機器人本身的規劃能力要求並不是那麼高，但是它對運動控制的精度要求會非常高，所以在這方面會花很多的時間去跟我們的合作伙伴一起去打磨。
InfoQ：菜鳥人工智能部有多少研發人員參與這套系統的開發？關於未來的物流自動化，菜鳥網絡有什麼樣的規劃?
朱禮君：我們現在的研發人員應該是60多，技術的人員，包括算法還有一些工程的人員。
InfoQ：算是很大的團隊。
朱禮君：對，已經是比較大的一個團隊了。在未來我們還是希望，之前也說到柔性自動化這塊到現在爲止，業界系統也好、模式也好，還沒有完全標準化，我們希望在這方面有一些突破，制定一套標準以後，能夠真正大規模地產生商業的價值，這是未來最重要的一個規劃。